要在Apache Beam中在管道处理期间访问指标，可以使用Beam的Metrics API。以下是一个示例代码，演示了如何在管道处理期间创建和访问指标：

import apache_beam as beam
from apache_beam.metrics import Metrics

class MyDoFn(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        # 创建指标
        my_counter = Metrics.counter(self.__class__, 'my_counter')
        my_distribution = Metrics.distribution(self.__class__, 'my_distribution')

        # 使用指标
        my_counter.inc()
        my_distribution.update(42)

        # 处理元素...
        ...

# 创建管道
with beam.Pipeline() as pipeline:
    # 应用自定义DoFn
    results = (
        pipeline
        | beam.Create([1, 2, 3, 4])
        | beam.ParDo(MyDoFn())
    )

    # 访问指标
    metrics_result = pipeline.run().metrics()
    my_counter_value = metrics_result.query('my_counter')
    my_distribution_value = metrics_result.query('my_distribution')

    print('my_counter: ', my_counter_value.committed)
    print('my_distribution: ', my_distribution_value.committed)

在上面的代码中，我们定义了一个自定义的DoFn类MyDoFn，它在处理每个元素时创建并更新了两个指标：my_counter和my_distribution。然后，在管道运行时，我们可以使用pipeline.run().metrics()来获取指标的值，并使用query方法来查询指定指标的值。最后，我们将指标的值打印出来。

请注意，上面的示例代码是使用Python编写的，但Apache Beam还支持其他编程语言，如Java和Go。在不同的编程语言中，具体的语法和API可能会有所不同，但基本的概念和原则是相同的。